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星地时间同步是卫星导航系统的关键技术,星地双向时间比对能有效提高星地时间同步的精度。在分析了星地距离变化对星地双向时间比对可引起百纳秒量级误差后,提出了前后历元观测数据差分改正方法,通过数学仿真验证该方法能达到纳秒量级精度。 相似文献
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现有的抗干扰滤波器在通道非理想特性下会导致接收机测量零值发生偏移,且偏移量与干扰参数相关,其已成为高精度测距接收机实现其精度提升的主要障碍。针对上述问题,从对称通道特性出发,给出一种无偏的时域抗干扰滤波器设计技术。解决了传统的时域抗干扰滤波器在非理想信道下测量零值偏移的问题,且工程实现简单。理论分析和仿真实验进一步验证了方法的有效性,采用该方法可以使测量零值偏移小于0.2 ns。 相似文献
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针对局部可观测多智能体学习环境下,智能体与环境频繁交互造成环境不稳定,导致智能体无法使用经验回放机制(experience replay)的问题,采用了一种基于异环境重要性采样的回放经验利用机制。并结合该机制再深度强化学习算法,深度分布式循环Q网络(DDRQN)基础上进行了改进,提出一种增强型的深度分布式循环Q网络。通过对Deep Mind的Py SC2平台Defeat Roaches局部可观测多智能体学习环境实验结果对比分析表明,增强型的深度分布式循环Q网络相比于DDRQN网络,具有良好的学习性能,稳定性、收敛速度均具有显著提升。 相似文献